В Сеть выложили якобы вторую часть слитой базы Почты России

В Сеть выложили якобы вторую часть слитой базы Почты России

В Сеть выложили якобы вторую часть слитой базы Почты России

В открытый доступ попал второй фрагмент базы данных с клиентами, предположительно, “Почты России”. Сама госкомпания отрицает факт утечки. Первый дамп выложили в декабре в связке с Госуслугами. Файлы содержат ФИО, паспортные данные, СНИЛС и ИНН.

О продолжении истории со слитой базой “Почты России” сообщает Telegram-канал “Утечки информации”. В первой “серии” дамп фигурировал в декабрьском сливе с портала Госуслуг. Тогда слив опровергли в Минцифре, заявив, что данные взяты из старой утечки “Почты России”, которая произошла еще летом.

Новую утечку отрицает и сам оператор российской почтовой связи.

“После июльского инцидента мы провели полный аудит безопасности информационных систем и никаких утечек из них не было, — заявили Anti-Malware.ru в пресс-службе “Почты России”. — Наши специалисты по информационной безопасности исследовали упомянутую в запросе базу данных. Злоумышленники продолжают выкладывать неактуальные данные с подменой даты создания записей. Это компиляция из других утечек информации”.

Однако эксперты по кибербезопасности еще тогда заметили нестыковки.

“Информация от 19.12.2022 не совпадает с другими утечками из “Почты России”, ранее опубликованными в открытом доступе, поскольку относится к другой информационной системе почтового оператора, не появлявшейся ранее в публичном поле”, — говорили специалисты “Утечек информации”.

Свежий фрагмент базы по объему схож с первой частью и содержит примерно 140 тыс. строк:

  • ФИО
  • адрес (регистрации и фактический)
  • телефон
  • адрес эл. почты (не для всех)
  • СНИЛС/ИНН (не для всех)
  • пол
  • дата рождения
  • серия / номер паспорта, кем и когда выдан

Дамп был сделан не раньше 30 ноября 2022, говорят в “Утечках”.

На связь с “Почтой России” указывают такие специфичные поля, как:

  • pepactivate - ПЭП (простая электронная подпись)
  • flag_abox - abox.pochta.ru (абонентский почтовый ящик)
  • flag_digitalf22 - почтовое извещение, форма 22
  • post_office - коды почтовых отделений

Добавим, Минцифры всё еще работает над законопроектом об оборотных штрафах за утечки. В конце года в проекте закона прописали верхний предел штрафа. “Потолок” может составить 500 млн руб. Он предусмотрен в случае, если компания допустила утечку данных повторно с момента вступления закона в силу и нарушила требования регулятора, например скрывала инцидент.

При этом пока непонятно, как в таком случае будут поступать с государственными организациями. Будут ли они нести аналогичные штрафные санкции и каким образом они будут рассчитываться.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru